KR102102021B1 - 초점을 결정하기 위한 방법들 및 장치 - Google Patents

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Abstract

개시된 것은 포토리소그래피 시스템에 대한 최적의 초점을 결정하기 위한 장치 및 방법들이다. 복수의 광 신호들이 반도체 웨이퍼 상의 복수의 필드들에 위치된 특정 타겟으로부터 획득되고, 그 필드들은 상이한 초점 값들을 포함하는 상이한 공정 파라미터들을 사용하여 형성되었다. 초점 변경들에 관련된 특징이 광 신호들로부터 추출된다. 대칭 곡선이 초점의 함수로서 광 신호들의 추출된 특징에 피팅된다. 대칭 곡선에서의 극점이 포토리소그래피 시스템에서의 사용을 위한 최적의 초점으로서 결정되고 보고된다.

Description

초점을 결정하기 위한 방법들 및 장치{METHODS AND APPARATUS FOR DETERMINING FOCUS}
관련 출원들에 대한 상호참조
본 출원은 Stilian Ivanov Pandev에 의해 2013년 8월 10일자로 출원된 선행 출원인 미국 가출원 제61/864,527호의 이점을 주장하며, 그 출원은 그것의 전체가 모든 목적들을 위해 참조로 본원에 통합된다.
기술분야
본 발명은 대체로 포토리소그래피 파라미터들의 결정을 위한 방법들 및 시스템들에 관한 것이고, 더 상세하게는, 초점 노광 매트릭스(focus exposure matrix, FEM) 웨이퍼들을 사용한 초점 파라미터들의 결정에 관한 것이다.
집적회로들의 제조에서 사용되는 포토리소그래피 또는 광 리소그라피 시스템들이 그 동안 주변에 만연해 왔다. 이러한 시스템들은 제품에서의 매우 작은 세부사항들의 정교한 제조 및 형성에서 매우 효과적임이 증명되었다. 대부분의 포토리소그래피 시스템들에서, 회로 이미지가 광 또는 방사 빔(예컨대, UV 또는 자외선 광)을 통해 패턴을 전사함으로써 기판 상에 기록된다. 예를 들어, 리소그라피 시스템은 회로 이미지를 레티클을 통해, 조사선에 민감한 재료, 예컨대, 포토레지스트로 코팅된 실리콘 웨이퍼 상으로 투영하는 광 또는 방사선 소스를 포함할 수도 있다. 노광된 포토레지스트는 통상, 예를 들어 퇴적 및/또는 에칭과 같은 후속 처리 단계들 동안 웨이퍼의 층들을 현상 후 마스킹하는 패턴을 형성한다.
포토리소그래피 공정을 제어하기 위한 두 개의 예의 공정 파라미터들은 초점과 노광(또한 "도즈(dose)"라고 지칭됨)이다. 초점은 리소그라피 시스템의 광학적 서브시스템이 이미지를 렌더링하는 선명도를 일반적으로 다루고, 노광은 패턴을 형성하는데 사용되는 (리소그라피 시스템의 광원에 의해 생성된 광과 같은) 광(또는 방사선)의 양 또는 선량(dosage)을 일반적으로 다룬다. 둘 다는 회로 패턴에 무시못할 정도로 영향을 미친다. 예를 들어, 초점 및 노광에서의 변경들은 레지스트 프로파일 및 포토레지스트에 인쇄된 회로의 형상에서의 변경들을 초래할 수도 있다.
상이한 구조물 유형들은 이러한 구조물들이 결함들 없이 형성될 수 있는 리소그라피 초점 및 노광 설정들을 제어하기 위한 상이한 공정 윈도우들을 종종 갖는다. 상이한 구조물들에 대한 이들 윈도우들의 교차점이 초점 및 노광 설정들 또는 윈도우의 최적의 범위로서 정의될 수 있다.
현재, 리소그라피 시스템의 최적의 초점 및 노광 설정들은 초점 노광 매트릭스(FEM)를 사용하여 초점 및 노광의 다수의 조합들로 웨이퍼를 노광시킨 다음 최상의 레지스트 프로파일들 - 소망의 또는 최적의 레지스트 프로파일들에 더욱 가깝게 일치하는 레지스트 프로파일들 - 에 대한 결과적인 패턴을 검사하여 결정된다. 이러한 검사는 레지스트 프로파일의 다양한 파라미터들, 이를테면 CD를 측정하는 CD 주사형 전자 현미경(CD scanning electron microscope, CD-SEM)에 의해 일반적으로 수행된다. 대부분의 경우들에서, 웨이퍼는 이들 파라미터들이 측정될 수 있도록 파괴, 예컨대, 컷 스루(cut through)되어야 한다. 공정 윈도우는 최종 레지스트 프로파일을 규정된 사양들 내에 유지하는 초점 및 노광의 지역으로서 일반적으로 정의된다(예컨대, 공정 윈도우는 최적 초점 및 노광을 통상 포함한다). 그러나, 최적 공정 윈도우를 결정하기 위한 CD-SEM 기법들은 종종 시간 낭비적이며, 신뢰적이지 않고, 특정한 측벽 레지스트 프로파일을 측정할 수 없다.
덧붙여, IC 구조물 사이즈가 계속 축소되고 공정 윈도우 마진들 또한 축소됨에 따라, 생산 동안 구조물 균일성을 유지하는 것이 도전과제가 되고 있다. 레티클 강화 특징들과 컨볼루션되는 리소그라피 셀 노광 시퀀스 섭동(perturbation)들을 포함하는 제조에서의 여러 인자들이, 예상치 못한 그리고 종종 예측할 수 없는 방식들로 노광 필드에 걸쳐 가변하는 특징 응답에 기여한다.
전술한 바를 감안하여, 포토리소그래피 시스템의 최적의 초점 및 노광 설정들을 결정 및 모니터링하는 개선된 기법들이 요망된다.
이하에서는 본 발명의 특정한 실시형태들의 기본적인 이해를 제공하기 위하여 본 개시물의 간략화된 개요를 제시한다. 이 개요는 본 발명의 광범위한 개관이 아니고 본 발명의 핵심 또는 중요 엘리먼트들을 식별하거나 또는 본 발명의 범위를 묘사하지 않는다. 그것의 유일한 목적은 본원에 개시된 몇몇 개념들을 나중에 제시되는 더욱 상세한 설명에 대한 도입부로서 간략화된 형태로 제시하는 것이다.
하나의 실시형태에서, 포토리소그래피 시스템에 대한 최적의 초점을 결정하는 방법이 개시된다. 복수의 광 신호들이 반도체 웨이퍼 상의 복수의 필드들에 위치된 특정 타겟으로부터 획득되고, 그 필드들은 상이한 초점 값들을 포함하는 상이한 공정 파라미터들을 사용하여 형성되었다. 초점 변경들에 관련된 특징이 광 신호들로부터 추출된다. 대칭 곡선이 초점의 함수로서 광 신호들의 추출된 특징에 피팅된다. 대칭 곡선에서의 극점이 포토리소그래피 시스템에서의 사용을 위한 최적의 초점으로서 결정되고 보고된다.
특정 구현예에서, 추출된 특징은, 하나 이상의 광 신호들의 다른 조합들과 비교하여, 초점 변경들에 가장 민감한 하나 이상의 광 신호들의 조합이다. 다른 양태에서, 추출된 특징은 광 신호들의 선형 조합이다. 다른 실시형태에서, 추출된 특징은 광 신호들의 비 선형 조합이다. 또 다른 양태에서, 추출된 특징은 상기 제 1 광 신호들의 변환으로부터 생성되는 복수의 제 2 광 신호들이다. 추가의 양태에서, 변환은 주 성분 분석(principal component analysis, PCA), 독립 성분 분석(Independent Component Analysis, ICA), 또는 국부 선형 임베딩(Local Linear Embedding, LLE) 알고리즘을 사용하여 달성된다. 다른 추가의 양태에서, 변환은 주 성분 분석(PCA)을 사용하여 달성되고 추출된 특징은 PCA 변환으로부터 생기는 제 1 주 성분에 관한 제 2 광 신호들이다.
다른 실시형태들에서, 광 신호들은 초점 노광 매트릭스(focus-exposure matrix, FEM) 웨이퍼로부터 획득된다. 다른 양태에서, 추출된 특징에 피팅된 대칭 곡선은 포물선이다. 추가의 양태에서, 본 방법은 복수의 웨이퍼들에 대해 복수의 최적의 초점을 결정하기 위해 상기 획득하는 단계, 상기 추출하는 단계, 상기 피팅하는 단계, 그리고 상기 결정 및 보고하는 단계들을 위한 동작들을 반복하는 단계와 포토리소그래피 시스템의 실제 초점 및 최적의 초점 간의 관계를 결정하는 단계를 포함한다.
다른 실시형태에서, 광 신호들은 분광 타원계측법(spectroscopic ellipsometry), 뮐러(Mueller) 매트릭스 분광 타원계측법, 분광 반사측정법(spectroscopic reflectometry), 분광 산란측정법(spectroscopic scatterometry), 빔 프로파일 반사측정법, 빔 프로파일 타원계측법, 단일 파장, 단일 이산 파장 범위, 또는 다수의 이산 파장 범위들 중 하나 이상을 사용하여 획득된다.
대체 실시형태에서, 본 발명은 시료를 검사 또는 측정하는 시스템에 관련한다. 이 시스템은 조명을 생성하기 위한 조명체와 반도체 웨이퍼 상의 복수의 필드들에 위치된 특정 타겟을 향해 조명을 지향시키기 위한 조명 광학장치(optics)를 포함한다. 그 필드들은 상이한 초점 값들을 포함하는 상이한 공정 파라미터들을 사용하여 형성되었다. 시스템은 또한 조명에 응답하여 복수의 필드들에 위치된 특정 타겟으로부터 검출기 시스템으로 복수의 광 신호들을 지향시키기 위한 수집 광학장치와 조명에 응답하여 복수의 필드들에서부터 특정 타겟으로부터의 복수의 광 신호들을 획득하기 위한 검출기 센서를 또한 포함한다. 시스템은 위에서 설명된 동작들 중 임의의 것을 수행하기 위해 구성된 프로세서 및 메모리를 더 포함한다. 특정 구현예에서, 시스템은 타원계(ellipsometer)의 형태이고 조명에서의 편광된 상태를 생성하기 위한 편광 상태 생성기와 광 신호들의 편광된 상태를 분석하기 위한 편광 상태 분석기를 포함한다. 다른 실시형태들에서, 시스템은 분광 타원계, 뮐러 매트릭스 분광 타원계, 분광 반사계, 분광 산란계(scatterometer), 빔 프로파일 반사계, 또는 빔 프로파일 타원계의 형태이다.
본 발명의 이들 및 다른 양태들은 도면들을 참조하여 아래에서 더 설명된다.
도 1은 다양한 노광 값들에 대한 초점의 함수로서 CD에 대한 일 예의 보썽 선도(Bossung Plot)를 도시한다.
도 2는 다양한 CD 값들에 대해 노광 대 초점에 대한 보썽 선도의 제 2 예를 도시한다.
도 3은 본 발명의 하나의 실시형태에 따라 최적의 초점을 결정하기 위한 기법을 예시하는 흐름도이다.
도 4a는 본 발명의 하나의 실시형태에 따라 세 개의 신호 조합들의 함수로서 단순화된 초점 및 도즈 데이터세트의 선도이다.
도 4b는 본 발명의 특정 구현예에 따라 도 4a의 3차원 데이터세트에 대한 세 개의 고유벡터들을 예시한다.
도 5a는 본 발명의 하나의 실시형태에 따른 초점 및 다양한 노광의 함수로서의 광 신호들의 제 1 주 성분(PC1)의 세트의 제 1 예의 보썽 선도이다.
도 5b는 본 발명의 다른 실시형태에 따른 초점 및 다양한 노광의 함수로서의 웨이퍼 윤곽곡선(contour) 영역들의 세트로서 맵핑되는 광 신호들의 PC1의 제 2 예를 포함한다.
도 5c는 도 5a 및 도 5b의 FEM 웨이퍼 타겟들을 제작하는데 사용되는 동일한 FEM 레티클 구조들로부터 시뮬레이션되는 CD 값들의 세트에 대한 제 1 주 성분(PC1)의 보썽 선도이다.
도 5d는 CD 값들의 제 1 주 성분(PC1)으로 변환되고 초점 및 다양한 노광의 함수로서의 윤곽곡선 영역들의 세트로서 배열된 CD 값들의 세트의 웨이퍼 맵을 포함한다.
도 6은 본 발명의 대체 실시형태에 따른 최적의 초점 및 프로그래밍된 초점 간의 일 예의 관계이다.
도 7은 본 발명의 하나의 실시형태에 따른 최적의 초점을 결정하기 위한 시스템을 예시한다.
다음의 설명에서, 다수의 특정 세부사항들이 본 발명의 완전한 이해를 제공하기 위하여 언급된다. 본 발명은 이러한 특정 세부사항들의 일부 또는 전부 없이 실용화될 수도 있다. 다른 경우들에서, 잘 알려진 공정 동작들은 본 발명을 불필요하게 모호하게 하지 않기 위해 상세히 자세히 설명되지 않는다. 본 발명이 구체적인 실시형태들에 연계하여 설명될 것이지만, 본 발명을 그 실시형태들로 제한하는 의도는 아님이 이해될 것이다.
도입부
FEM 웨이퍼로부터 획득된 초점 노광 매트릭스가, 예로서, 리소그라피 공정 윈도우의 결정을 용이하게 하기 위해 보썽 선도를 사용하여 시각화될 수도 있다. 보썽 선도는, 도 1에서의 예와 같이, 다양한 노광 레벨들에 대해 CD 대 초점 포지션을 일반적으로 그래프화한다. 도시된 바와 같이, 다양한 노광 레벨들이 CD가 그래프의 Y 축을 나타내고 초점 포지션이 X 축을 나타내는 윤곽곡선들로서 그래프화된다. 영의 초점 깊이(depth of focus, DOF) 값이 레지스트의 상단에 있는 초점의 평면에 대응하는 반면, 음 또는 양의 DOF 값들은 레지스트 표면에 대해 각각 더 낮거나 또는 더 높은 레벨에 있는 초점의 평면이 생겨나게 한다.
공정 윈도우는 최종 레지스트 프로파일을 미리 정의된 사양들 내에서 유지하는 초점 및 노광의 지역(예컨대, 112)으로서 일반적으로 정의된다. 예를 들면, CD는 DOF 값들 및 노광 도즈들의 특정 범위에 대해 허용가능한 값들의 안정한 범위(또는 미리 정의된 CD 한계들)를 유지한다. CD는 초점 범위들(116a 및 116b)에 대해 대폭 변한다(예컨대, 특정 노광 곡선들에 대해 증가 또는 감소한다). 최적 초점(114)이 노광들 또는 도즈 설정들의 견딤가능(tolerable) 범위에 대한 공정 윈도우(112)의 대칭 중심(center of symmetry, COS)으로서 정의될 수 있다.
대안으로, 보썽 선도는 다양한 CD 값들에 대한 노광 대 초점을 그래프화할 수도 있으며, 예컨대, CD의 값들은 도 2에서 도시된 바와 같이 노광이 그래프의 Y 축을 나타내고 초점 포지션이 X 축을 나타내는 윤곽곡선들로서 그래프화된다. 겹쳐진 보썽 선도들은 제 1 보썽 선도(262)와 제 2 보썽 선도(264)를 포함한다. 겹쳐진 보썽 선도들 각각은 라인 공간 격자를 위해 상이한 일정 라인 높이들의 세 개의 윤곽곡선들(265a~265c)과 상이한 일정 라인 폭들의 세 개의 윤곽곡선들(263a~263c)을 포함한다. 각각의 곡선은 라인 폭 또는 높이 중 어느 하나를 나타낸다. 예를 들면, 세 개의 라인 폭 곡선들(263a~263c)은 일정한 라인 폭들(120 nm, 123 nm, 및 126 nm)에 각각 대응하고, 세 개의 높이 곡선들(265a~265c)은 일정한 높이들(284 nm, 290 nm, 및 296 nm)에 각각 대응한다. 도시된 바와 같이, 라인 높이 및 라인 폭의 한 쌍의 특정 윤곽곡선들은 하나의 초점 노광 조합에서만 교차하여, 초점 및 노광 양쪽 모두에 대한 독특한 동시 해법을 보여준다. 라인 폭이 123 nm인 것으로 결정되었고(곡선 263b), 높이가 284 nm인 것으로 결정되었다면(곡선 265a), 최적의 노광은 26 단위(unit)와 대략 동일할 것이고 최적의 초점은 0.2 ㎛와 대략 동일할 것이다.
다른 레지스트 프로파일 파라미터들, 예를 들어, 측벽 각도가 보썽 선도들을 사용하여 또한 가시화될 수도 있다. 이들 선도들은 획득하기가 일반적으로 더 어려운데, 이들 형상들을 측정하는 것이 종종 어려운 고된 노력을 요하기 때문이다. 대부분의 경우들에서, 웨이퍼는 이들 파라미터들이 측정될 수 있도록 파괴, 예컨대, 컷 스루되어야 한다.
FEM 웨이퍼로부터 획득된 광 신호들은 보썽 선도에서 또한 시각화될 수 있고 결과적인 곡선들은 대응하는 CD 보썽 선도에서의 곡선들과 유사한 형상을 가질 수 있다는 것이 발견되었다. 덧붙여, 광 신호들은 최적의 리소그라피 설정들을 결정하기 위한 기법, 뿐만 아니라 공정 모니터링 및 공정 제어 응용들에서 CD에 대한 대용물(proxy)로서 사용될 수 있다. 하나의 구현예에서, 하나 이상의 광 신호들의 조합의 COS가 최적의 초점을 결정하기 위해 사용된다.
광 신호들을 사용한 리소그라피 공정 파라미터들의 결정:
도 3은 본 발명의 하나의 실시형태에 따라 최적의 초점을 결정하기 위한 기법(300)을 예시하는 흐름도이다. 처음에, 복수의 광 신호들이, 동작 302에서, 초점을 포함하는 상이한 공정 파라미터들로 형성된 상이한 필드들로부터의 특정 타겟에서부터 획득될 수도 있다. 예를 들어, 광 신호들의 상이한 유형들, 이를테면 복수의 상이한 파장들, 편광들 등이, FEM 웨이퍼 상의 상이한 초점 노광 포지션들에서, 광학적 계측(metrology) 도구를 사용하여, 특정 타겟으로부터 획득될 수 있다. 상이한 FEM 필드들로부터의 특정 타겟이 상이한 조건들로 노광되므로, 이 타겟은 상이한 필드들 중 적어도 일부에서 상이한 구조를 가질 경향이 있을 것이다.
더욱 일반적인 실시형태들에서, 공정 파라미터 변화들은 반도체 웨이퍼의 표면 상의 실험 계획(Design of Experiments, DOE) 패턴에서 체계화된다(이러한 웨이퍼를 DOE 웨이퍼라고 칭한다). 이런 방식으로, 광 신호 획득 싸이트들은 상이한 연관된 공정 파라미터 값들을 갖는 웨이퍼 표면 상의 상이한 로케이션들에 대응한다. 하나의 예에서, DOE 패턴은 초점/노광 매트릭스(FEM) 패턴이다. 보통, FEM 패턴을 나타내는 DOE 웨이퍼가 측정 싸이트들의 그리드 패턴을 포함한다. 하나의 그리드 방향(예컨대, x방향)에서, 노광 선량은 가변하는 한편 초점 깊이는 일정하게 유지된다. 직교 그리드 방향(예컨대, y방향)에서, 초점 깊이는 가변하는 한편 노광 선량은 일정하게 유지된다. 이런 방식으로, FEM 웨이퍼로부터 수집된 측정 데이터는 초점 및 선량 공정 파라미터들에서의 알려진 변화들에 연관된 데이터를 포함한다. 도시된 예에서, 광 신호 데이터는 초점 및 노광에서의 알려진 변화들을 이용하여 처리되는 FEM 웨이퍼로부터 획득된다. 그러나, 대체로, 공정 파라미터들, 구조적 파라미터들, 또는 양쪽 모두의 임의의 세트의 알려진 변화에 연관된 광 신호 데이터가 예상된다.
측정 싸이트들 및 필드들에 관한 타겟들, 그것들의 제작, 및 그것들의 배열들의 여러 실시형태들이 Walter Mieher 등의 2008년 6월 3일자로 발행된 미국 특허 제7,382,447호에서 추가로 설명되며, 그 특허는 그 전부가 참조로 본원에 통합된다. 대체로, FEM 타겟들의 프린팅은 테스트 레티클의 패턴을 통해 광 또는 방사선을 포토레지스트의 층에 투영함으로써 달성될 수도 있다. 그 타겟들은 공정 파라미터들의 상이한 조합(테스트 매트릭스)을 사용하여 인쇄될 수도 있다.
인쇄된 타겟들은 다양한 상이한 웨이퍼 층들 내에 인쇄될 수도 있다. 특히, 인쇄된 타겟들은 표준 리소그라피 공정들을 사용하여 포토레지스트의 층에 (예컨대, 회로 이미지를 레티클을 통해 그리고 포토레지스트로 코팅된 실리콘 웨이퍼 상으로 투영하여) 일반적으로 인쇄된다. 웨이퍼는 테스트 공정에서의 그 단계에서 제품 웨이퍼들 상에 통상 존재하는 재료들에 대응하는 재료들의 층들을 갖는 테스트 웨이퍼일 수도 있다. 인쇄되는 타겟들은 기초를 이루는 층들에서의 다른 타겟들 전체에 결쳐 인쇄될 수도 있다. 웨이퍼는 작업 디바이스들을 생산하는 잠재력을 갖는 제품 웨이퍼일 수도 있다. 그 웨이퍼는 리소그라피 시스템을 테스트하는데에만 사용되는 간단한 테스트 웨이퍼일 수도 있다. 다수의 테스트 웨이퍼들을 사용할 때, 동일한 또는 상이한 테스트 레티클들이 사용될 수도 있다. 상이한 테스트 레티클들은 더 넓은 범위의 테스트 데이터를 생성하기 위해서 상이한 치수들을 갖는 패턴을 가질 수도 있다.
인쇄된 타겟들을 형성하는데 사용되는 공정 파라미터들은 소망의 사양들 내에서 타겟 특성들을 유지하도록 일반적으로 구성된다. 인쇄된 타겟들은 테스트 웨이퍼 상에 테스트 프로시저의 부분으로서 인쇄될 수도 있거나 또는 그것들은 생산 동안 생산 웨이퍼 상에 인쇄될 수도 있다. 생산 시, 인쇄된 타겟들은 생산 웨이퍼 상에 배치된 디바이스 영역들(예컨대, IC를 정의하는 다이들) 간의 스크라이브 라인에 통상 인쇄된다. 측정 싸이트들은 디바이스 구조물들 주위에 배치된 전용 타겟들일 수도 있거나 또는 그것들은 디바이스 구조물의 부분(예컨대, 주기적 부분)일 수도 있다. 이해되어야 할 바와 같이, 디바이스 구조물의 부분을 사용하는 것이 더 어려울 수도 있지만, 그것은 더욱 정확하게 될 경향이 있는데 그것이 디바이스 구조물의 부분이라서이다. 다른 실시형태에서, 인쇄되는 타겟들은 전체 테스트 웨이퍼 전체에 걸쳐 인쇄될 수도 있다.
FEM 측정 싸이트들은 초점 노광 매트릭스 웨이퍼 전체에 걸쳐 일반적으로 위치된다. 사실, 필드당 하나 이상의 측정 싸이트들이 일반적으로 있을 수도 있다. 각각의 필드는 초점 및 노광의 상이한 조합을 사용하여 형성될 수도 있(거나 또는 초점 또는 노광만일 수도 있)다. 예를 들어, 제 1 필드는 제 1 조합을 사용하여 생성될 수도 있고, 제 2 필드는 제 1 조합과는 상이한 제 2 조합을 사용하여 생성될 수도 있다. 다수의 조합들은 가변 초점 및 가변 노광, 가변 초점 - 일정한 노광, 일정한 초점 - 가변 노광 등을 사용하여 생성될 수 있다.
측정 싸이트들의 수는 또한 상이할 수도 있다. 필드당 싸이트들의 수는 생산 웨이퍼들 상에서 일반적으로 더 적은데, 생산 웨이퍼들 상의 물적 가치가 고가이기 때문이다. 또한, 더 적은 수의 측정들이 생산에서의 시간 제약조건들로 인해 초점 노광 매트릭스 웨이퍼 상에서보다는 제품 웨이퍼 상에서 이루어진다. 하나의 실시형태에서, 단일 싸이트가 필드마다 측정된다. 다른 실시형태에서, 다수의 싸이트들이 필드마다 측정된다.
대부분의 경우들에서, 측정 싸이트 타겟들은 동일하게 설계된 패턴들로부터 상이한 처리 파라미터들을 사용하여 형성된다. 그러나, 상이한 초점 노광 매트릭스들은 상이한 타겟들을 가질 수도 있다는 것에 주의해야 한다. 예를 들어, 제 1 테스트 매트릭스는 제 1 격자 유형을 사용하여 수행될 수도 있고 제 2 테스트 매트릭스는 제 1 격자 유형과는 상이한 제 2 격자 유형을 사용하여 수행될 수도 있다.
타겟들은 폭넓게 다양할 수도 있다. 타겟 구조는 통상 주기적인 격자의 형태일 수도 있다. 격자는, 예를 들어, 라인 공간 격자와 같이 하나의 방향(X 또는 Y)에서 주기적일 수도 있거나, 또는 그것은, 예를 들어, 그리드 공간 격자와 같이 두 개의 방향들(X 및 Y)에서 주기적일 수도 있다. 그리드 공간 격자의 예들은 각각의 라인이 X 방향으로 세그먼트화되어 있는 Y 방향에서의 라인들의 어레이를 포함할 수도 있다. 다른 그리드 공간 예는 도트 구조들의 어레이이다. 다시 말하면, 타겟들은 라인 공간 격자, 그리드 공간 격자, 체크보드 패턴 타겟 등의 형태를 취할 수도 있다. 타겟 설계 특성들은 각각이 라인 폭(특정 높이에서의 폭), 라인 공간 폭, 라인 길이, 모양, 측벽 각도, 높이, 피치, 격자 배향, 상면 프로파일(상면 라운딩 또는 T 토핑의 정도), 바닥 프로파일(푸팅(footing)) 등을 포함할 수도 있다.
다수의 인쇄된 타겟들을 사용할 때, 각각은 동일한 또는 상이한 특성들을 가질 수도 있다. 이해되어야 할 바와 같이, 상이한 타겟 특성들, 이를테면 상이한 모양들 및 피치가, 초점에 대해 상이한 응답을 나타내고, 그러므로, 그것은 상이한 특성들을 갖는 별개의 측정 싸이트들을 측정하는데 유리할 수도 있다.
타겟 싸이트들로부터 획득된 광 신호들은 타겟 파라미터들, 이를테면 CD, 측벽, 및 높이, 및 또한 공정에서의 변경들에 대해 상관될 것이 발견된 신호들의 임의의 유형을 포함할 수도 있다. 예를 들어, 산란측정법 측정치들은 이러한 정보를 포함할 수도 있다. 예의 신호들은 Ψ, Δ, Rs(s 편광의 복소 반사율), Rp(p 편광의 복소 반사율), Rs(|rs|2), Rp(|rp|2), R(비편광된 반사율), α(분광 "알파" 신호), β(분광 "베타" 신호), 및 이들 파라미터들의 함수들, 이를테면 tan(Ψ), cos(Δ), ((Rs-Rp)/(Rs+Rp)) 등을 포함하는 임의의 유형의 분광 타원계측 또는 반사측정 신호들을 비제한적으로 포함한다. 그 신호들은 입사각, 검출각, 편광, 입사 방위각, 검출 방위각, 각도 분포, 위상, 또는 파장 또는 하나를 초과하는 이들 파라미터들의 조합의 함수로서 대안적으로 또는 부가적으로 측정될 수 있다. 그 신호들은 또한, 신호들의 조합의 특성표시(characterization), 이를테면 위에서 설명된 타원계측 및/또는 반사측정 신호 유형들 중 복수의 임의의 신호 유형들의 평균 값일 수도 있다. 그 신호들은 대안으로, 이미지들의 형태 또는, 아니면, 이러한 이미지들의 특성, 이를테면 세기 값 또는 세기 값들의 조합(예컨대, 평균 또는 가산)을 취할 수도 있다. 다른 실시형태들은 신호들 중 적어도 하나가, 다수의 파장들 대신에, 단일 파장에서 획득될 수도 있는 단색 또는 레이저 광원들을 사용할 수도 있다.
산란측정법이 다양한 유형들의 타겟 파라미터들, 이를테면 CD에 의존하는 광 신호들을 생성하는 측정 기법이다. 타겟은 통상, 격자 구조, 이를테면 주기적 격자 구조의 형태이다. 산란측정법에서, 하나 이상의 광 또는 방사 빔들은 격자 구조 상에 입사하게 되고 그 격자 구조로부터 나오는 산란된, 반사된 및/또는 회절된 빔들이 측정된다. 입사 광은 타겟을 향해 법선으로 또는 법선에 대해 어떤 각도로 지향될 수도 있다. 격자 구조로부터 나오는 광은 통상, 다양한 차수(order)들로, 즉, 입사 광에 대한 각도들로 산란된, 반사된 및/또는 회절된다. 다양한 차수들에서의 산란된, 반사된 및/또는 회절된 광(예컨대, 세기, 위상, 편광 등)은 측정 신호 또는 측정된 스펙트럼들을 형성하게 측정된다. 산란된, 반사된 및/또는 회절된 광의 특성들은 격자 구조의 특성들에 관한 정보에 일반적으로 관계가 있다. 다시 말하면, 산란된, 반사된 및/또는 회절된 광은 통상, 구조들의 모양에 따라 변하고, 따라서, 측정된 스펙트럼들 및 격자 구조의 프로파일 간에는 고유한 관계가 있고 처리된 것은 그러한 구조를 제조하는데 사용된다.
계측 도구는, 예컨대, FEM 싸이트들로부터 다양한 전술된 광 신호들을 측정하기 위해 본 발명의 특정한 실시형태들과 연계하여 사용될 수도 있는 하나 이상의 하드웨어 구성들을 포함할 수 있다. 이러한 하드웨어 구성들의 예들은, 분광 타원계(SE), 다수의 조명 각도들을 갖는 SE, SE 측정 뮐러 매트릭스 엘리먼트들(예컨대 회전 보상기(들)를 사용함), 단일 파장 타원계들, 빔 프로파일 타원계(각도 분해 타원계), 빔 프로파일 반사계(각도 분해 반사계), 광대역 반사형 분광계(분광 반사계), 단일-파장 반사계, 각도 분해(resolved) 반사계, 이미징 시스템, 산란계(예컨대 스페클 분석기) 등을 비제한적으로 포함한다. 이해되어야 할 바와 같이, 광학적 계측법, 이를테면 산란측정법이, 생산 런(run) 동안 초점 및 또는 노광을 제어하기 위한 진정한 인시츄(in-situ) 잠재력을 갖는, 계측의 몇 개의 유형들 중 하나이고, 예컨대, 광학적 계측은 다이 대 다이, 웨이퍼 대 웨이퍼, 런 대 런 모니터링 (등)에 적합하다. 하드웨어 구성들은 이산적인 운영 체제들 속으로 또한 일반적으로 분리될 수 있다. 한편, 하나 이상의 하드웨어 구성들은 단일 도구 속에 결합될 수 있다.
예시된 기법을 다시 참조하면, 초점 변경들, 뿐만 아니라 다른 공정 파라미터들에서의 변경들에 관련된 특징이, 그 다음에 동작 304에서 광 신호들로부터 추출될 수도 있다. 하나의 실시형태에서, 초점 및 도즈 변경에 가장 민감한 하나 이상의 획득된 신호들의 조합이 추출된다. 예를 들어, 단일 신호 유형, 신호 유형들의 조합(이를테면 상이한 파장 범위들의 세트)이, 초점 및 선량 변경에 관련된 더 많은 정보를 제공하는 것으로서 추출될 수도 있다. 다른 실시형태들에서, 하나 이상의 신호들의 선형 조합, 비선형 조합, 또는 가중된 조합이 광 신호들로부터 특징으로서 추출될 수도 있다.
임의의 적합한 특징 추출 기법이 공정 파라미터들, 이를테면 초점/도즈에서의 변경들에 관계된 최상의 정보를 갖는 광 신호들 중 하나 이상으로부터 특징을 추출하기 위해서 구현될 수도 있다. 계측 도구의 오퍼레이터가, 상이한 신호 또는 신호 특성 조합들을 시행착오를 통해 평가하여, 제작된 구조물의 특성에서의 변경 궤도와 유사한 초점에 관한 변경 궤도를 초점의 함수로서 제공하는 최상의 특징을 결정함으로써 추출될 특징을 선택할 수도 있다. 상이한 신호들 또는 신호 조합들의 자동화된 분석이, (상이한 노광들에 대해) 포물선 모양들의 세트를 형성하는 신호 또는 신호 조합을 최소 잡음을 갖는 초점의 함수로서 선택하는 것같은 몇몇 기준들의 최적화에 기초하여 실행될 수도 있다. 덧붙여, 파장 범위들의 조합이 더 낮은 층들에서의 타겟들에 의해 초래된 신호에 대한 임의의 영향을 상쇄하기 위해서 선택될 수도 있다. 예를 들면, 특정한 파장들은, 기초를 이루는 구조물들에 민감하지 않은 파장들에 대한 포물선 모양 윤곽곡선들과는 대조적으로, 초점 및 도즈 웨이퍼 싸이트들에 관해 원형 윤곽곡선 패턴이 생겨나게 할 수도 있다. 기초를 이루는 층 타겟들에 민감한 것으로 발견되는 파장 범위들은 추출된 특징으로서 사용되는 것에서 선택해제될 수도 있다.
예시적인 자동화된 특징 추출 기법들은 주 성분 분석(PCA), 독립 성분 분석(ICA), 국부 선형 임베딩(LLE) 알고리즘 등을 포함한다. 비록 다음 예의 실시형태들이 최적의 초점을 결정하기 위하여 PCA 변환으로부터 생기는 제 1 주 성분을 사용하는 측면에서 설명되지만, 다른 실시형태들이 다른 특징 추출 결과들 또는 기법들을 이용할 수도 있다. 예를 들면, PCA를 통해 결정되는 것으로서의 제 1 및 제 2 주 성분들이 사용될 수도 있다. 임의의 수의 주 성분들은 애플리케이션의 특정 요건들에 기초하여 선택될 수도 있다. 또 다른 예에서, 다른 특징 추출 도구, 이를테면 ICA 또는 LLE로부터의 출력은 사용될 수도 있다. 덧붙여, 초점 외에, 다른 공정 파라미터들이 최적화되고 모니터링될 수도 있다.
PCA 실시형태에서, 추출된 특징은 신호 데이터세트의 상이한 좌표계 상으로의 변환과 변환된 데이터세트가 공정 파라미터 변경들에 관한 최대 정보를 제공하는 최대 변화를 갖게 하는, 이러한 새로운 좌표계의 특정 차원(또는 방향 또는 투영 방향)의 선택에 대응한다. 다른 방식으로 말하면, 데이터세트가 상이한 초점/도즈 타겟 싸이트들 또는 샘플들(행들)에 대한 변수들(열들)로서 정의될 수 있는 하나 이상의 광 신호들의 상이한 조합들을 사용하여 생성될 수도 있다. 제 1 주 성분은 최대 변화를 갖는 것으로 발견되는 PCA 변환된 데이터세트의 변환된 방향 또는 차원에 대응한다. 제 2 주 성분은 제 2 최대 변화 등을 갖는다.
도 4a는 본 발명의 하나의 실시형태에 따라 세 개의 신호 조합들의 함수로서 단순화된 초점 및 도즈 데이터세트의 선도이다. 도시된 바와 같이, 샘플 데이터세트는 신호들(S1, S2, 및 S3)에 대응하는 세 개의 차원들을 갖는다. 예를 들면, 데이터세트는 두 개의 상이한 초점 싸이트들에 대응하는 데이터 포인트들(402a 및 402b)을 포함한다. 도시된 바와 같이, 신호 S1은 모든 데이터 포인트들에 대해 상수 값이다. 다시 말하면, 데이터 세트들은 S1 차원에 수직인 평면에 존재한다.
도 4b는 본 발명의 특정 구현예에 따라 도 4a의 3차원 데이터세트에 대한 세 개의 고유벡터들을 예시한다. 도시된 바와 같이, 데이터세트는 세 개의 고유벡터들 즉 ev1(410a), e2(410b), 및 e3(410c)을 갖는다. 고유벡터들의 각각은 이러한 고유벡터에 관한 데이터세트에서의 분산(variance)의 양에 대응하는 고유값을 또한 갖는다. 예를 들면, 주 고유벡터 e1(410a)은 최대 데이터세트 분산과 연관된다. 그 반면, 고유벡터 e2(410b)는 상당히 적은 데이터세트 분산을 갖고, 고유벡터 e3(410c)는 영의 데이터세트 분산을 갖는다.
도 3을 다시 참조하면, 대칭 곡선이 그 다음에 동작 306에서 초점 축을 따라 추출된 특징에 피팅될 수 있다. 다시 말하면, 곡선의 임의의 대칭적 유형이 추출된 특징 데이터에 피팅될 수도 있다. 하나의 구체적인 예에서, 포물선이 추출된 특징에 피팅된다. 곡선의 극점은 그 다음에 동작 308에서 최상의 초점으로서 결정 및 보고될 수 있다. 예를 들면, 피팅된 대칭적 포물선의 피크 또는 골(valley)은 최적의 초점으로서 정의될 수 있다. 보고된 최상의 초점은 그 다음에 동작 310에서 리소그라피 설정들을 조정 또는 모니터링하는데 사용될 수도 있다. 특정 예들로서, 결정된 최적의 초점은 스테퍼 렌즈 시스템을 조정 또는 수리(repair)하는데, 광학적 수차들의 부정적 영향을 최소화하는 최적 스테퍼 동작 파라미터들을 선택하는데, 또는 스테퍼 렌즈 시스템의 안정성을 모니터링하는데 사용될 수도 있다. 최적의 초점 결정 프로세스(300)는 그 다음에 종료될 수도 있다.
정정된 초점 노광 정보는 오퍼레이터에 의해 수동으로 또는 시스템에 의해 자동으로 리소그라피 도구에 입력될 수도 있다. 대부분의 경우들에서, 정정들은 행해야 할 실제 정정이 무엇인지를 분석 및 결정하는 프로그램 또는 컴퓨터에 피드될 수도 있다. 예를 들어, 결정은 정정을 하지 않는 것일 수도 있으며, 예컨대, 정정은 너무 작다. 덧붙여서, 전반적인 정정을 바꿀 수 있는 다른 공정들로부터의 다른 정보가 있을 수도 있다.
PCA 예로 되돌아가면, 초점/도즈 데이터세트는 주 성분에 관해 그래프화될 수 있다. 예를 들면, 각각의 샘플 데이터 포인트는 주 성분 방향이 y 축으로서 정의되어 있고 초점이 x 축으로서 정의되어 그래프화될 수 있다. 상이한 도즈들은 상이한 윤곽곡선 라인들로서 표현될 수 있다. 대칭 포물선은 그 다음에 선도로 그려진 이 데이터세트에 피팅될 수 있다. 도 5a는 본 발명의 하나의 실시형태에 따른 다양한 노광에서의 초점의 함수로서 광 신호들의 제 1 주 성분(PC1)의 세트의 제 1 예 보썽 선도(502)를 포함한다. 광 신호들의 PC1는 2의 다항식 피팅도(fit degree)를 갖는 포물선(504)과 같이, 곡선 피트(fit)를 결정하기 위해 분석될 수도 있다. 도시된 예에서, PC1에 대한 피팅된 곡선은 3.231847+2.9355253*Focus-211.48888*(Focus-0.04944)2과 동일하다. 이 곡선 함수의 경우, 최소 PC1 포인트는 0.0425의 최적의 초점(506)에 대응한다.
도 5b는 본 발명의 다른 실시형태에 따른 초점 및 도즈의 함수로서의 웨이퍼 윤곽곡선 영역들의 세트로서 맵핑되는 광 신호들의 PC1의 제 2 예를 포함한다. 윤곽곡선 영역들은 초점 및 노광 값들의 특정 세트들에 대해 피팅된 곡선 함수로부터 계산되는 상이한 PC1 값들에 대응한다. 상이한 PC1 값들에는 그 다음에 상이한 컬러들이 주어지고 대응하는 FEM 싸이트들에 매핑되어 PC1 웨이퍼 맵을 형성한다. 이들 윤곽곡선들은 0.0425의 최적의 초점(512)에 또한 대응하는 윤곽 곡선들의 최대 포인트를 결정하기 위해 또한 분석될 수 있다.
광 신호들에 관해 특징 추출에 기초하여 최적의 초점을 결정하는 것은 동일한 FEM 싸이트들로부터 획득된 CD 값들에 특징 추출을 적용하는 것과 일관되는 결과들을 제공하는 것으로 여겨진다. 도 5c는 도 5a 및 도 5b의 FEM 웨이퍼 타겟들을 제작하는데 사용되는 동일한 FEM 레티클 구조물들로부터 시뮬레이션되는 CD 값들의 세트에 대한 제 1 주 성분(PC1)의 보썽 선도(552)이다. 결과들의 비교를 위해, CD 값들은 FEM 웨이퍼 타겟들 상의 실제 측정들 또는 시뮬레이션을 통해 획득될 수 있다. 도시된 예에서, PC1에 대한 피팅된 곡선(554)은 0.8792593-0.6781819*focus-57.945882*(focus-0.04944)2과 동일하다. 이 곡선 함수의 경우, 최대 PC1 포인트는 0.0436의 최적의 초점(556)에 대응한다. 비슷하게, 도 5d는 초점 및 도즈의 함수로서의 윤곽곡선 영역들의 세트로서 배열된 CD 값의 제 1 주 성분(PC1)으로 변환된 CD 값의 세트의 웨이퍼 맵을 포함한다. 따라서, CD 보썽 선도들은 도 5a 및 도 5b의 광 신호들의 주 성분 보썽 선도들로서 실질적으로 동일한 최적의 초점 0.0436(560)을 생성한다.
본 발명의 특정한 기법들은 최적의 초점을 결정하기 위한 효율적이며, 비파괴적인 방식을 제공한다. 덧붙여, 포커스 또는 다른 공정 파라미터들을 결정하기 위한 특정한 기법들은 모델들의 사용 없이 구현될 수 있다.
최적의 초점을 결정하기 위한 프로세스는 다수의 타겟 유형들(예컨대, 상이한 설계 특성들, 이를테면 피치, CD 등을 갖는 상이한 특정 타겟을 사용하여 도 3의 프로세스(300)를 반복하는 것)에 적용할 수 있다. 타겟들의 다수의 유형들을 사용하는 동시 해법들은 주어진 타겟 파라미터 값에 대해 공정 파라미터들의 다수의 해법들을 허용하는 타겟 파라미터들 상의 공정 파라미터 의존성들에 연관된 문제들을 일반적으로 극복한다. 예를 들어, 특정 라인 폭의 경우에, 초점 노광 의존도는 초점이 비선형이고, 심지어 노광 도즈가 정확하게 알려지더라도, 초점에 대한 다수의 해법들을 허용한다. 동시 해법들은 또한, 하나의 파라미터만으로부터의 정보를 사용하여 초점 및/또는 노광에 대해 해를 구하는 경우 직면할 수도 있는 해법들 간의 축퇴(degeneracy)를 제거할 수 있다(상이한 타겟 파라미터들은 초점 및 노광에 대한 상이한 의존도들을 가질 수도 있다). 많은 초점 노광 매트릭스 측정들로부터 결정된 초점 해법들을 사용하면 측정 에러들, 스테퍼 에러들 등을 평균화할 수 있다.
리소그라피 도구의 임의의 특정 노광 필드에서의 각각의 포지션이 또한 약간 상이한 틸트 포지션(및 대응하는 초점 오프셋 포지션)과 연관될 수도 있으므로, 동일한 타겟이 상이한 필드 포지션들에 대한 최적의 초점을 결정하기 위해 FEM 웨이퍼 상의 각각의 노광 필드의 다수의 포지션들에 형성될 수도 있다. 각각의 필드 포지션에 대한 최적의 초점이 그 다음에 (예컨대, 상이한 도즈들 및 상이한 프로그래밍된 초점에서 노광된) 다수의 필드들로부터의 각각의 필드 포지션에서부터 획득된 광 신호들에 기초하여 결정될 수 있다. 각각의 필드 포지션에 대한 최적 초점은 그 다음에 상이한 필드 포지션들에 대해 상이한 최적의 초점 값들을 달성하기 위해 전체 노광 필드에 대한 최적 초점 틸트를 프로그래밍하는데 사용될 수 있다.
비록 최적의 또는 최상의 초점이 결정될 수 있지만, 리소그라피 도구는 도구가 웨이퍼 표면의 정확한 포지션을 감지함에 있어서 갖는 어려움들에 의해 야기될 수도 있는 상이한 초점을 실제로 프로그래밍할 수도 있다. 다시 말하면, 리소그라피 도구가 실제 웨이퍼 표면에 관해 특정 초점 깊이를 달성하는 것이 어려울 수도 있다. 다른 격자 구조들을 갖는 층들에 걸쳐 배치되는 포토레지스트 재료와 같은 비교적 투명한 필름에 관한 특정 최적의 초점 깊이가, 달성하기가 특히 어렵다. 결과적으로, 결과적인 프로그래밍된 초점은 입력하는 최상의 또는 최적의 초점과 동일하지 않을 수도 있다.
본 발명의 특정한 실시형태들은 프로그래밍된 초점을 모니터링하는 방식들을 또한 제공할 수도 있다. 최상의 초점 및 프로그래밍된 초점 간의 관계가 프로그래밍된 초점 오프셋들을 사용하여 다수의 FEM 웨이퍼들로부터의 FEM 데이터세트에 기초하여 결정될 수 있다(focus최상=f(Focus프로그래밍됨). 이 관계는 무-모델(model-less) 초점 측정에 대한 교정(calibration)으로서 사용될 수 있다. 다시 말하면, 그 관계는 초점을 조정하는데 사용될 수 있다. 도 6은 본 발명의 대체 실시형태에 따른 최적의 초점 및 프로그래밍된 초점 간의 일 예의 관계이다. 각각의 포인트는 특정 최적의 또는 "예측된" 초점(FEM 신호들의 특정 세트로부터 결정됨) 및 프로그래밍된 "실제" 초점에 대응한다.
최상의 초점 및 프로그래밍된 초점 간의 관계를 결정함으로써, 기하학적 파라미터들(또는 광 신호들)로부터 실제 초점을 도출하는 별도의 모델이 필요하지 않다. 공정 변화가 이 관계에 의해 캡처되기 때문에, 실제 초점은 기초를 이루는 구조 토폴로지가 공정 변화들로 인해 변하고 있는 경우에도 측정될 수 있다. 기존의 모델 기반 계측 방법들을 사용하여 모델링하는 것은 불가능하거나, 또는 매우 어렵다. 전통적으로, 모델 기반 반도체 계측은 특정 계측 시스템을 사용하여 측정 타겟의 상호작용의 모델에 기초하여 측정되는 광 신호들을 예측하는 것을 시도하는 계측 모델의 공식화를 포함한다. 타겟 특정 모델은 관심 있는 측정 타겟의 물리적 특성들(예컨대, 필름 두께들, 중요 차원들, 굴절 계수들, 격자 피치 등)의 측면에서 구조의 파라미터화를 포함한다. 덧붙여서, 모델은 측정 도구 자체의 파라미터화(예컨대, 파장들, 입사각들, 편광 각들 등)를 포함한다.
최적의 초점을 결정하고 초점을 모니터링하기 위한 위에서 설명된 기법들은 임의의 적합한 공정 파라미터들에 적용될 수도 있다. 공정 파라미터들은 리소그라피 시스템의 프로세싱 조건들을 제어하는데 사용되는 파라미터들을 일반적으로 지칭한다. 공정 파라미터들은 일반적으로, 무시못할 만큼 패턴에 영향을 미친다. 예로서, 공정 파라미터들은 초점 오프셋, 노광 도즈, 레지스트 두께, 현상(develop) 시간 및 온도, 후 노광 베이크(bake) 시간 및 온도 등에 해당할 수도 있다. 결정된 공정 설정들은 후속 리소그래픽 패터닝의 제어를 개선하는데 그리고 포토리소그래피 패턴의 품질이 특정된 요건들에 부합하는지의 여부를 결정하는데 사용될 수도 있다. 공정 파라미터 결정 또는 모니터링은, 예를 들어, 반도체 제조, 광 디바이스 제조, 마이크로 기계 디바이스 제조, 자기 기록 데이터 스토리지 제조 등에 관계된 포토리소그래피 공정들과 같은 매우 다양한 포토리소그래피 공정들에 적합할 수도 있다. 비록 공정 파라미터 결정 또는 모니터링이 위의 공정들 중 임의의 공정에서 사용될 수도 있지만, 본원에서 설명된 본 발명의 특정한 실시형태들은 논의의 편의를 위해 반도체 제조에 관한 것이다.
본 발명의 특정한 구현예들이 여러 바람직한 실시형태들의 측면에서 설명되었지만, 본 발명의 범위 내에 드는 개조물들, 치환물들, 및 등가물들이 있다. 예를 들어, 비록 웨이퍼라는 용어가 (예컨대, 반도체) 전체에 걸쳐 사용되었지만, 웨이퍼라는 용어는 본 발명의 특정한 기법들이 제조의 다른 유형들에서 사용될 때 (제조의 다른 유형들과 연관되는) 워크피스(workpiece)들, 기판들, 샘플들 등에 또한 적용될 수도 있다는 것에 주의해야 한다. 본 발명의 방법들 및 장치들을 구현하는 많은 대안적 방식들이 있다는 것에 또한 주의해야 한다. 예를 들어, 비록 본 발명의 특정한 실시형태들이 기존의 방사 기법들을 사용하는 포토리소그래피의 측면에서 설명되었지만, 다른 리소그라피 기법들, 예를 들어, UV 리소그라피(이는 자외선을 사용함), X선 리소그라피(이는 X선을 사용함), e빔 리소그라피(이는 전자 빔을 사용함), 및 이온 빔(이는 이온 빔을 사용함)이 또한 사용될 수도 있다는 것에 주의해야 한다.
하드웨어 및/또는 소프트웨어의 임의의 적합한 조합이 위에서 설명된 기법들 중 임의의 기법을 구현하는데 사용될 수도 있다. 일반적 예에서, 계측 도구가, 타겟을 조명하는 조명 시스템, 조명 시스템의 타겟, 디바이스 또는 특징부와의 상호작용(또는 그것의 결여)에 의해 제공된 관련 정보를 캡처하는 수집 시스템, 및 하나 이상의 알고리즘들을 사용하여 수집된 정보를 분석하는 프로세싱 시스템을 포함할 수도 있다. 계측 도구들은 다양한 반도체 제작 공정들에 연관되는 구조적 및 재료적 특성들(예컨대, 재료 조성, 필름 두께와 같은 구조들 및 필름들의 치수적 특성들 및/또는 구조들의 중요 차원들, 오버레이 등)에 관계된 다양한 방사 신호들을 측정하는데 일반적으로 사용될 수 있다. 이들 측정들은 공정 제어들을 용이하게 하는데 그리고/또는 반도체 다이들의 제조에서의 능률들을 내는데 사용될 수 있다.
계측 도구는 본 발명의 특정한 실시형태들과 연계하여 사용될 수도 있는 하나 이상의 하드웨어 구성들을 포함할 수 있다. 이러한 하드웨어 구성들의 예들은, 분광 타원계(SE), 다수의 조명 각도들을 갖는 SE, SE 측정 뮐러 매트릭스 엘리먼트들(예컨대 회전 보상기(들)를 사용함), 단일 파장 타원계들, 빔 프로파일 타원계(각도 분해 타원계), 빔 프로파일 반사계(각도 분해 반사계), 광대역 반사형 분광계(분광 반사계), 단일 파장 반사계, 각도 분해 반사계, 및 이미징 시스템, 산란계(예컨대 스페클 분석기)를 비제한적으로 포함한다.
하드웨어 구성들은 이산적인 운영 체제들로 분리될 수 있다. 한편, 하나 이상의 하드웨어 구성들은 단일 도구 속에 결합될 수 있다. 다수의 하드웨어 구성들의 단일 도구로의 이러한 조합의 하나의 예는 또한, 미국 특허 제7,933,026호에서 예시되고 설명되는데, 이 미국 특허는 모든 목적들을 위해 그것의 전체가 참조로 본원에 통합된다. 도 7은, 예를 들어, a) 광대역 SE(예컨대, 18); b) 회전 보상기(예컨대, 98)를 갖는 SE(예컨대, 2); c) 빔 프로파일 타원계(예컨대, 10); d) 빔 프로파일 반사계(예컨대, 12); e) 광대역 반사형 분광계(예컨대, 14); 및 f) 심(deep) 자외선 반사형 분광계(예컨대, 16)를 포함하는 예시적인 계측 도구의 개략도를 도시한다. 덧붙여서, 특정한 렌즈들, 콜리메이터들, 거울들, 1/4 파장판들, 편광기들, 검출기들, 카메라들, 개구(aperture)들, 및/또는 광원들을 포함하는, 통상적으로 수많은 광학적 엘리먼트들(예컨대, 92, 72, 94, 70, 96, 74, 76, 80, 78, 98, 100, 102, 104, 32/33, 42, 84, 60, 62, 64, 66, 30, 82, 29, 28, 44, 50, 52, 54, 56, 46, 34, 36, 38, 40, 및 86)이 이러한 시스템들 내에 있다. 광 시스템들에 대한 파장들은 약 120 nm부터 3 미크론까지 다양할 수 있다. 비-타원계 시스템들의 경우, 수집된 신호들은 편광 분해 또는 비편광될 수 있다. 도 7은 동일한 도구 상에 통합된 다수의 계측 헤드들의 도면을 제공한다. 그러나, 많은 경우들에서, 다수의 계측 도구들은 단일 또는 다수의 계측 타겟들 상의 측정들을 위해 사용된다. 다수의 도구 계측의 여러 실시형태들은, 예컨대, Zangooie 등의 "다중 도구 및 구조 분석(Multiple tool and structure analysis)"이란 명칭의 미국 특허 제7,478,019호에서 또한 설명되는데, 그 미국 특허는 모든 목적들을 위해 그것의 전체가 참조로 본원에 통합된다.
특정한 하드웨어 구성들의 조명 시스템은 하나 이상의 광원들을 포함할 수도 있다. 하나 이상의 광원들은 하나의 파장(예컨대, 단색 광)만을 갖는 광, 다수의 개별 파장들(예컨대, 다색 광)을 갖는 광, 다수의 파장들(예컨대, 광대역 광)을 갖는 광, 및/또는 파장들(예컨대, 튜닝가능 소스들 또는 스웨핑(swept) 소스들) 사이에서 지속적으로 또는 호핑 중 어느 하나로 파장들을 스웨핑 광을 생성할 수도 있다. 적합한 광원들의 예들은, 백색 광원, 자외선(UV) 레이저, 아크 램프 또는 무-전극 램프, 레이저 지속 플라즈마(laser sustained plasma, LSP) 소스, 예를 들어, 메사추세츠, 워번의 Energetiq Technology, Inc.로부터 상업적으로 입수 가능한 것들, 뉴저지, 모건빌의 NKT Photonics Inc.로부터 상업적으로 입수가능한 것들과 같은 초연속체(supercontinuum) 소스(이를테면 광대역 레이저 소스), 또는 x선 소스들, 극(extreme) UV 소스들, 또는 그 일부 조합과 같은 더 짧은 파장 소스들이다. 광원(들)은 몇몇 경우들에서 약 1 W/(nm cm2 Sr)보다 큰 밝기일 수도 있는 충분한 밝기를 갖는 광을 제공하도록 또한 구성될 수도 있다. 계측 시스템은 광원에 대한 그 광원의 전력 및 파장을 안정화시키기 위해 빠른 피드백을 또한 포함할 수도 있다. 광원의 출력은 자유공간 전파를 통해 전달될, 또는 몇몇 경우들에서 임의의 유형의 광섬유 또는 도광체를 통해 전달될 수 있다.
다시, 하나 이상의 검출기들 또는 분광계들은 수집 광 엘리먼트들을 통해 시료(4)의 표면에서부터 반사 또는 아니면 산란된 조명을 수광하도록 구성된다. 적합한 센서들은 전하 결합 디바이스들(CCD), CCD 어레이들, 시간 지연 통합(time delay integration, TDI) 센서들, TDI 센서 어레이들, 광전증배관들(photomultiplier tubes, PMT), 및 다른 센서들을 포함한다. 측정된 스펙트럼들 또는 검출된 신호 데이터는 각각의 검출기로부터 프로세서 시스템(48)으로 분석을 위해 전달될 수도 있다.
본 개시물의 전체에 결쳐 설명된 다양한 단계들은 단일 프로세서 시스템(48) 또는, 대안으로, 다수의 프로세서 시스템(48)에 의해 수행될 수도 있다는 것이 인식되어야 한다. 더구나, 도 7의 시스템의 상이한 서브시스템들, 이를테면 분광 타원계가, 본원에서 설명되는 단계들의 적어도 부분을 수행하기에 적합한 컴퓨터 시스템을 포함할 수도 있다. 그러므로, 앞서 언급된 설명은 본 발명에 대한 제한으로서 해석되지 않고 단지 예시로서 해석되어야 한다. 게다가, 하나 이상의 프로세서 시스템(48)은 본원에서 설명되는 방법 실시형태들 중 임의의 방법 실시형태의 임의의 다른 단계(들)를 수행하도록 구성될 수도 있다.
덧붙여서, 프로세서 시스템(48)은 업계에서 알려진 임의의 방식으로 검출기 시스템에 통신적으로 커플링될 수도 있다. 예를 들어, 하나 이상의 프로세서 시스템(48)은 검출기 시스템에 연관된 컴퓨팅 시스템들에 커플링될 수도 있다. 다른 예에서, 검출기 시스템은 프로세서 시스템(48)에 커플링된 단일 컴퓨터 시스템에 의해 직접 제어될 수도 있다.
계측 시스템의 프로세서 시스템(48)은 와이어라인 및/또는 무선 부분들을 포함할 수도 있는 송신 매체에 의해 시스템의 서브시스템들로부터 데이터 또는 정보를 수신 및/또는 획득하도록 구성될 수도 있다. 이런 방식으로, 송신 매체는 프로세서 시스템(48) 및 도 7의 시스템의 다른 서브시스템들 간의 데이터 링크로서 역할을 할 수도 있다.
통합된 계측 시스템의 프로세서 시스템(48)은 와이어라인 및/또는 무선 부분들을 포함할 수도 있는 송신 매체에 의해 다른 시스템들로부터 데이터 또는 정보(예컨대, 측정 결과들, 추출된 특징들, 변환된 데이터세트들, 곡선 피팅들, 결정된 최상의 초점 또는 다른 공정 설정들, 최상의 초점 및 실제 초점 간의 관계들, 초점 정정들 등)를 수신 및 획득하도록 구성될 수도 있다. 이런 방식으로, 송신 매체는 프로세서 시스템(48) 및 다른 시스템들(예컨대, 메모리 온 보드 계측 시스템, 외부 메모리, 기준 측정 소스, 또는 다른 외부 시스템들) 간의 데이터 링크로서 역할을 할 수도 있다. 예를 들어, 프로세서 시스템(48)은 저장 매체(예컨대, 내부 또는 외부 메모리)로부터의 측정 데이터를 데이터 링크를 통해 수신하도록 구성될 수도 있다. 예를 들면, 검출 시스템을 사용하여 획득된 스펙트럼 결과들이 영구적 또는 반영구적 메모리 디바이스(예컨대, 내부 또는 외부 메모리) 내에 저장될 수도 있다. 이 점에서, 스펙트럼 결과들은 온 보드 메모리로부터 또는 외부 메모리 시스템으로부터 들여와 질 수도 있다. 더구나, 프로세서 시스템(48)은 데이터를 다른 시스템들으로 송신 매체를 통해 전송할 수도 있다. 예를 들면, 프로세서 시스템(48)에 의해 결정된 최적의 초점 또는 초점 정정이 통신되고 외부 메모리에 저장될 수도 있다. 이 점에서, 측정 결과들은 다른 시스템으로 내보내어 질 수도 있다.
프로세서 시스템(48)은 개인용 컴퓨터 시스템, 메인프레임 컴퓨터 시스템, 워크스테이션, 이미지 컴퓨터, 병렬 프로세서, 또는 업계에서 알려진 임의의 다른 디바이스를 비제한적으로 포함할 수도 있다. 대체로, "프로세서 시스템"이란 용어는 메모리 매체로부터의 명령어들을 실행하는 하나 이상의 프로세서들을 갖는 임의의 디바이스를 포괄하는 것으로서 폭넓게 정의될 수도 있다. 본원에서 설명된 것들과 같은 방법들을 구현하는 프로그램 명령어들은 유선, 케이블, 또는 무선 송신 링크와 같은 송신 매체를 통해 송신될 수도 있다. 프로그램 명령어들은 컴퓨터 판독가능 매체(예컨대, 메모리)에 저장될 수도 있다. 예시적인 컴퓨터 판독가능 매체들은 판독 전용 메모리, 랜덤 액세스 메모리, 자기 또는 광 디스크, 또는 자기 테이프를 포함한다.
계측 도구는 반도체 제조에 관련된 많은 상이한 유형들의 측정들을 하도록 설계될 수도 있다. 최적의 초점을 결정하기 위한 본 발명의 특정한 실시형태들은 이러한 측정들을 이용할 수도 있다. 특정 타겟 특성들을 결정하기 위한 추가적인 계측 기법들은 위에서 설명된 초점 결정 기법들과 또한 결합될 수도 있다. 예를 들어, 특정한 실시형태들에서 도구는 스펙트럼들을 측정하고 하나 이상의 타겟들의 특성들, 이를테면 중요 차원들, 오버레이, 측벽 각도들, 필름 두께들, 공정 관련 파라미터들(예컨대, 초점 및/또는 도즈)을 결정할 수도 있다. 타겟들은, 예를 들어 메모리 다이에서의 격자들과 같이 성질상 주기적인 특정한 관심영역을 포함할 수 있다. 타겟들은 그 두께들이 계측 도구에 의해 측정될 수 있는 다수의 층들(또는 필름들)을 포함할 수 있다. 타겟들은, 예컨대, 정렬 및/또는 오버레이 등록 동작들과 함께하는 사용을 위해 반도체 웨이퍼 상에 배치된 (또는 이미 존재하는) 타겟 설계들을 포함할 수 있다. 특정한 타겟들은 반도체 웨이퍼 상의 다양한 장소들에 위치될 수 있다. 예를 들어, 타겟들은 스크라이브 라인들 내에 (예컨대, 다이들 간에) 위치될 및/또는 다이 자체 내에 위치될 수 있다. 특정한 실시형태들에서, 다수의 타겟들이 미국특허 제7,478,019호에서 설명된 바와 같은 동일한 또는 다수의 계측 도구들에 의해 (동시에 또는 상이한 시간들에) 측정된다. 이러한 측정들로부터의 데이터는 결합될 수도 있다. 계측 도구로부터의 데이터는 반도체 제조 공정에서, 공정(예컨대 리소그라피, 에치)에 대한, 예를 들어, 피드 포워드, 피드 백워드 및/또는 피드 사이드웨이들의 정정들에서 사용될 수도 있고, 그러므로, 완전한 공정 제어 해법을 산출할 수 있다.
반도체 디바이스 패턴 치수들이 계속 축소됨에 따라, 더 작은 계측 타겟들이 종종 필요하다. 더욱이, 실제 디바이스 특성들에 대한 측정 정확도 및 정합은 디바이스 유사 타겟들 뿐만 아니라 다이 내 그리고 심지어 온 디바이스 측정들에 대한 필요를 증가시킨다. 다양한 계측 구현예들은 그 목표를 달성하기 위해 제안되었다. 예를 들어, 주 반사 광학장치에 기초한 포커싱된 빔 타원계측법은 그것들 중 하나이고 Piwonka-Corle 등에 의한 특허(미국특허 제5,608,526호, "포커싱된 빔 분광 타원계측 방법 및 시스템(Focused beam spectroscopic ellipsometry method and system)")에서 설명된다. 아포다이저(apodizer)들이 기하 광학에 의해 정의된 사이즈를 넘어서는 조명 스폿의 확산을 유발하는 광 회절의 영향을 완화시키는데 사용될 수 있다. 아포다이저들의 사용은 Norton의 미국특허 제5,859,424호, "광학적 측정들 및 다른 응용들에서 스폿 사이즈를 축소하는데 유용한 아포다이징 필터 시스템(Apodizing filter system useful for reducing spot size in optical measurements and other applications)"에 의한 특허에서 설명되어 있다. 동시 다중 입사 조명 각도와 함께 고-수치 개구 도구들의 사용은 작은 타겟 능력을 달성하는 다른 방식이다. 이 기법은, Opsal 등의 미국특허 제 6,429,943호 "동시 다수 입사각 측정들을 사용한 중요 차원 분석(Critical dimension analysis with simultaneous multiple angle of incidence measurements)"에 의한 특허에서 설명된다.
다른 측정 예들은, 반도체 스택의 하나 이상의 층들의 조성을 측정하는 것, 웨이퍼 상의 (또는 내의) 특정한 결함들을 측정하는 것, 및 웨이퍼에 노광된 포토리소그래피 방사선의 양을 측정하는 것을 포함할 수도 있다. 몇몇 경우들에서, 계측 도구 및 알고리즘은 비 주기적 타겟들을 측정하기 위해 구성될 수도 있으며, 예컨대 "산란측정법을 사용한 CD 계측에서의 전파 전자파 시뮬레이션들을 위한 유한 엘리먼트 방법(The Finite Element Method for Full Wave Electromagnetic Simulations in CD Metrology Using Scatterometry)"(계류중인 미국특허 제61/830536호, K-T 개시물 P4063) 또는 A. Kuznetsov 등의 "계측 및 검사를 위한 유한 구조들 및 유한 조명의 전자기 모델링의 방법(Method of electromagnetic modeling of finite structures and finite illumination for metrology and inspection)" (계류중인 미국 제61/761146호 또는 KT 개시물 P4082)을 참조한다.
관심 있는 파라미터들의 측정은 다수의 알고리즘들을 보통 수반한다. 예를 들어, 입사 빔의 샘플과의 광학적 상호작용은 EM(전자기) 솔버를 사용하여 모델링되고 RCWA, FEM, 모멘트 방법, 표면 통합 방법, 볼륨 통합 방법, FDTD 등등과 같은 알고리즘들을 사용한다. 관심 있는 타겟은 보통은 기하학적 엔진, 또는 몇몇 경우들에서, 공정 모델링 엔진 또는 양쪽 모두의 조합을 사용하여 모델링(파라미터화)된다. 공정 모델링의 사용은 A. Kuznetsov 등에 의한 "모델 기반 계측 및 공정 모델의 통합 사용을 위한 방법(Method for integrated use of model-based metrology and a process model)" (계류중인 U.S. 61/738760, P4025)에서 설명된다. 기하학적 엔진이, 예를 들어, 캘리포니아, 밀피타스의 KLA 텐코의 AcuShape 소프트웨어 제품에서 구현될 수도 있다.
수집된 데이터는 다수의 데이터 피팅 및 최적화 기법들에 의해 분석될 수 있으며, 그 기술들은, 라이브러리들, 모델들(Fast-reduced-order models); 회귀(regression;) 신경 네트워크들, 지원 벡터 기계들(support-vector machines, SVM)과 같은 기계학습 알고리즘들; 예컨대, PCA(principal component analysis), ICA(independent component analysis), LLE(local-linear embedding)와 같은 차원수 감소 알고리즘들; 푸리에 또는 웨이브릿 변환과 같은 희소(sparse) 표현; 칼만 필터; 동일한 또는 상이한 도구 유형들, 및 다른 것들로부터의 정합을 촉진하는 알고리즘들을 포함한다.
수집된 데이터는 모델링, 최적화 및/또는 피팅을 포함하지 않는 알고리즘들, 예컨대, 본원에 참조로 통합되는 미국 가 특허 출원 제61/745981호에 의해 또한 분석될 수 있다.
컴퓨테이션 알고리즘들은 컴퓨테이션 하드웨어, 병렬화, 컴퓨테이션의 분산, 부하 밸런싱, 다중 서비스 지원, 동적 부하 최적화 등의 설계 및 구현예와 같은 사용되고 있는 하나 이상의 접근법들과 함께 계측 응용들을 위해 보통 최적화된다. 알고리즘들의 상이한 구현예들은 펌웨어, 소프트웨어, FPGA, 프로그램가능 광학 컴포넌트들 등에서 행해질 수 있다.
데이터 분석 및 피팅 단계들은 다음의 목표들, 즉, CD, SWA, 형상, 스트레스, 조성, 필름들, 밴드갭, 전기 속성들, 초점/도즈, 오버레이, 생성 공정 파라미터들(예컨대, 레지스트 상태, 분압, 온도, 포커싱 모델), 및/또는 그것들의 임의의 조합의 측정; 계측 시스템들의 모델링 및/또는 설계; 및 계측 타겟들의 모델링, 설계, 및/또는 최적화 중 하나를 추구하는데 사용될 수도 있다.
여기서 제시된 본 발명의 특정한 실시형태들은 일반적으로 반도체 계측 및 공정 제어의 분야를 해결하고, 하드웨어, 알고리즘/소프트웨어 구현예들 및 아키텍처들로 제한되지 않고, 위에서 요약된 경우들을 사용한다.
전술의 발명이 이해의 명료함을 위해 다소 상세히 설명되었지만, 특정 변경들 및 변형들이 첨부의 청구항들의 범위 내에서 실용화될 수도 있다는 것이 명백할 것이다. 본 발명의 공정들, 시스템들, 및 장치를 구현하는 많은 대안적 방식들이 있다는 것에 주의해야 한다. 따라서, 본 실시형태들은 예시적이지만 비제한적인 것으로서 고려되는 것들이고, 본 발명은 본원에서 주어진 세부사항들로 제한되지 않는다.

Claims (23)

  1. 포토리소그래피 시스템에 대한 최적의 초점을 결정하는 방법에 있어서,
    검사 또는 계측 장치를 사용하여, 반도체 웨이퍼 상의 복수의 필드(field)들 각각에 위치된 특정 타겟으로부터 복수의 광학 신호들을 획득하는 단계 - 상기 필드들의 특정 타겟들은 상이한 초점 값들을 포함하는 상이한 공정 파라미터들을 사용하여 동등하게 설계된 패턴들로부터 형성되었고, 상기 검사 또는 계측 장치는,
    조명(illumination)을 생성하기 위한 조명기;
    상기 복수의 필드들 각각에 위치된 상기 특정 타겟쪽으로 상기 조명을 지향시키기 위한 조명 광학기기;
    상기 조명에 응답하여 상기 복수의 필드들 각각에 위치된 상기 특정 타겟으로부터의 상기 복수의 광학 신호들을 검출기 시스템에 지향시키기 위한 수집 광학기기
    를 포함하고,
    상기 검출기 시스템은 상기 조명에 응답하여 상기 복수의 필드들 각각으로부터의 상기 특정 타겟으로부터 상기 복수의 광학 신호들을 획득하기 위한 것임 -;
    각각의 필드마다, 상기 광학 신호들의 다른 서브세트들과 비교하여, 초점 변경에 대해 가장 민감한 상기 광학 신호들의 제1 서브세트를 조합 신호로 조합하는 단계;
    초점의 함수로서 상기 복수의 필드들의 조합 신호들에 곡선(curve)을 피팅(fitting)하는 단계; 및
    포토리소그래피 시스템에서의 사용을 위한 최적의 초점으로서 상기 곡선에서의 극점(extreme point)을 결정하고 보고하는 단계
    를 포함하는 포토리소그래피 시스템에 대한 최적의 초점을 결정하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 조합 신호는 상기 광학 신호들의 제1 서브세트의 선형 조합인 것인 포토리소그래피 시스템에 대한 최적의 초점을 결정하는 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 조합 신호는 상기 광학 신호들의 제1 서브세트의 비선형 조합인 것인 포토리소그래피 시스템에 대한 최적의 초점을 결정하는 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 조합 신호는 상기 광학 신호들의 제1 서브세트의 변환으로부터 생성된 복수의 제2 광학 신호들의 조합인 것인 포토리소그래피 시스템에 대한 최적의 초점을 결정하는 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 변환은 주 성분 분석(Principal Component Analysis; PCA), 독립 성분 분석(Independent Component Analysis; ICA), 또는 국부 선형 임베딩(Local Linear Embedding; LLE) 알고리즘을 사용하여 달성되는 것인 포토리소그래피 시스템에 대한 최적의 초점을 결정하는 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 변환은 주 성분 분석(PCA)을 사용하여 달성되고, 상기 조합 신호는 PCA 변환으로부터 초래된 제1 주 성분에 관한 상기 제2 광학 신호들의 조합인 것인 포토리소그래피 시스템에 대한 최적의 초점을 결정하는 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 광학 신호들은 초점 노광 매트릭스(focus-exposure matrix; FEM) 웨이퍼로부터 획득된 것인 포토리소그래피 시스템에 대한 최적의 초점을 결정하는 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 조합 신호들에 피팅된 곡선은 포물선인 것인 포토리소그래피 시스템에 대한 최적의 초점을 결정하는 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    복수의 최적의 초점을 결정하기 위해 복수의 웨이퍼들에 대해, 상기 획득하는 단계, 조합하는 단계, 피팅하는 단계, 및 결정하고 보고하는 단계를 위한 동작들을 반복하는 단계; 및
    상기 포토리소그래피 시스템의 실제 초점과 최적의 초점 간의 관계를 결정하는 단계
    를 더 포함하는 포토리소그래피 시스템에 대한 최적의 초점을 결정하는 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 광학 신호들은, 분광 타원계측법(spectroscopic ellipsometry), 뮐러 매트릭스 분광 타원계측법(Mueller matrix spectroscopic ellipsometry), 분광 반사측정법(spectroscopic reflectometry), 분광 산란측정법(spectroscopic scatterometry), 빔 프로파일 반사측정법(beam profile reflectometry), 빔 프로파일 타원계측법(beam profile ellipsometry), 단일 파장, 단일 이산 파장 범위, 또는 다중 이산 파장 범위들 중 하나 이상을 사용하여 획득된 것인 포토리소그래피 시스템에 대한 최적의 초점을 결정하는 방법.
  11. 시료(specimen)를 검사하거나 또는 측정하기 위한 시스템에 있어서,
    조명을 생성하기 위한 조명기;
    반도체 웨이퍼 상의 복수의 필드들에 위치된 특정 타겟쪽으로 상기 조명을 지향시키기 위한 조명 광학기기 - 상기 필드들의 특정 타겟들은 상이한 공정 파라미터들을 사용하여 동등하게 설계된 패턴들로부터 형성되었음 -;
    상기 조명에 응답하여 상기 복수의 필드들 각각에 위치된 상기 특정 타겟으로부터의 복수의 광학 신호들을 검출기 시스템에 지향시키기 위한 수집 광학기기 - 상기 검출기 시스템은 상기 조명에 응답하여 상기 복수의 필드들로부터의 상기 특정 타겟으로부터 상기 복수의 광학 신호들을 획득하기 위한 것임 -; 및
    동작들을 수행하도록 구성된 프로세서와 메모리
    를 포함하고,
    상기 동작들은,
    각각의 필드마다, 상기 광학 신호들의 다른 서브세트들과 비교하여, 초점 변경에 대해 가장 민감한 상기 광학 신호들의 제1 서브세트를 조합 신호로 조합하는 것;
    초점의 함수로서 상기 복수의 필드들의 조합 신호들에 곡선을 피팅하는 것; 및
    포토리소그래피 시스템에서의 사용을 위한 최적의 초점으로서 상기 곡선에서의 극점을 결정하고 보고하는 것
    을 포함한 것인 시료를 검사하거나 또는 측정하기 위한 시스템.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 조합 신호는 상기 광학 신호들의 제1 서브세트의 선형 조합인 것인 시료를 검사하거나 또는 측정하기 위한 시스템.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 조합 신호는 상기 광학 신호들의 제1 서브세트의 비선형 조합인 것인 시료를 검사하거나 또는 측정하기 위한 시스템.
  14. 제11항에 있어서,
    상기 조합 신호는 상기 광학 신호들의 제1 서브세트의 변환으로부터 생성된 복수의 제2 광학 신호들의 조합인 것인 시료를 검사하거나 또는 측정하기 위한 시스템.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 변환은 주 성분 분석(PCA), 독립 성분 분석(ICA), 또는 국부 선형 임베딩(LLE) 알고리즘을 사용하여 달성되는 것인 시료를 검사하거나 또는 측정하기 위한 시스템.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 변환은 주 성분 분석(PCA)을 사용하여 달성되고, 상기 조합 신호는 PCA 변환으로부터 초래된 제1 주 성분에 관한 상기 제2 광학 신호들의 조합인 것인 시료를 검사하거나 또는 측정하기 위한 시스템.
  17. 제11항에 있어서,
    상기 광학 신호들은 초점 노광 매트릭스(FEM) 웨이퍼로부터 획득된 것인 시료를 검사하거나 또는 측정하기 위한 시스템.
  18. 제11항에 있어서,
    상기 조합 신호들에 피팅된 곡선은 포물선인 것인 시료를 검사하거나 또는 측정하기 위한 시스템.
  19. 제11항에 있어서,
    상기 프로세서와 메모리는 또한,
    복수의 최적의 초점을 결정하기 위해 복수의 웨이퍼들에 대해, 상기 획득하는 것, 조합하는 것, 피팅하는 것, 및 결정하고 보고하는 것을 위한 동작들을 반복하며;
    상기 포토리소그래피 시스템의 실제 초점과 최적의 초점 간의 관계를 결정하도록 구성된 것인 시료를 검사하거나 또는 측정하기 위한 시스템.
  20. 제11항에 있어서,
    상기 광학 신호들은, 분광 타원계측법, 뮐러 매트릭스 분광 타원계측법, 분광 반사측정법, 분광 산란측정법, 빔 프로파일 반사측정법, 빔 프로파일 타원계측법, 단일 파장, 단일 이산 파장 범위, 또는 다중 이산 파장 범위들 중 하나 이상을 사용하여 획득된 것인 시료를 검사하거나 또는 측정하기 위한 시스템.
  21. 제11항에 있어서,
    상기 시스템은 타원계(ellipsometer)의 형태로 있고,
    상기 시스템은,
    상기 조명에서 편광 상태를 생성하기 위한 편광 상태 생성기; 및
    상기 광학 신호들의 편광 상태를 분석하기 위한 편광 상태 분석기
    를 더 포함한 것인 시료를 검사하거나 또는 측정하기 위한 시스템.
  22. 삭제
  23. 삭제
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